Cuatro grandes riesgos del comercio algorítmico de alta frecuencia

El comercio algorítmico (o comercio «algo») se refiere al uso de algoritmos informáticos (básicamente un conjunto de reglas o instrucciones para hacer que una computadora realice una tarea determinada) para negociar grandes bloques de acciones u otros activos financieros mientras se minimiza el impacto en el mercado de tales vientos alisios. El comercio algorítmico implica colocar operaciones según criterios definidos y dividir estas operaciones en lotes más pequeños para que el precio de la acción o del activo no se vea afectado de manera significativa.

Los beneficios del comercio algorítmico son obvios: asegura la «mejor ejecución» de los intercambios porque minimiza el elemento humano, y puede usarse para operar en múltiples mercados y activos de manera mucho más eficiente de lo que un comerciante de carne y hueso podría esperar hacer. (Para obtener más información, lea: Conceptos básicos del comercio algorítmico: conceptos y ejemplos ).

¿Qué es el comercio algorítmico de alta frecuencia?

El comercio de alta frecuencia (HFT) lleva el comercio algorítmico a un nivel completamente diferente; considérelo como un comercio de algoritmos con esteroides. Como el término lo indica, el comercio de alta frecuencia implica realizar miles de pedidos a velocidades increíblemente rápidas. El objetivo es obtener pequeñas ganancias en cada operación, a menudo capitalizando las discrepancias de precios para la misma acción o activo en diferentes mercados. HFT es diametralmente opuesto a la inversión tradicional a largo plazo de compra y retención, ya que las actividades de arbitraje y creación de mercado que son el pan y la mantequilla de HFT generalmente ocurren dentro de una ventana de tiempo muy pequeña, antes de que desaparezcan las discrepancias o desajustes de precios.

El comercio algorítmico y HFT se han convertido en una parte integral de los mercados financieros debido a la convergencia de varios factores. Estos incluyen el creciente papel de la tecnología en los mercados actuales, la creciente complejidad de los instrumentos y productos financieros y el impulso incesante hacia una mayor eficiencia en la ejecución comercial y menores costos de transacción. Si bien podría decirse que el comercio algorítmico y el HFT han mejorado la liquidez del mercado y la coherencia de los precios de los activos, su uso creciente también ha dado lugar a ciertos riesgos que no se pueden ignorar, como se analiza a continuación.

El mayor riesgo: amplificación del riesgo sistémico

Uno de los mayores riesgos de la HFT algorítmica es el que plantea al sistema financiero. Un informe de julio de 2011 del Comité Técnico de la Organización Internacional de Comisiones de Valores (IOSCO) señaló que debido a las fuertes interconexiones entre los mercados financieros, como los de EE. UU., Los algoritmos que operan en todos los mercados pueden transmitir choques rápidamente de un mercado a otro., amplificando así el riesgo sistémico. El informe señaló el Flash Crash de mayo de 2010 como un excelente ejemplo de este riesgo.

El Flash Crash se refiere a la caída y el rebote del 5% -6% en los principales índices de acciones de EE. UU. En el lapso de unos pocos minutos en la tarde del 6 de mayo de 2010. El Dow Jones se desplomó casi 1,000 puntos en una base intradía, lo que en ese el tiempo fue su mayor caída de puntos registrada. Como señala el informe de IOSCO, numerosas acciones y fondos cotizados en bolsa ( ETF ) se volvieron locos ese día, cayendo entre un 5% y un 15% antes de recuperar la mayor parte de sus pérdidas. Más de 20.000 transacciones en 300 valores se realizaron a precios que se alejaron hasta un 60% de sus valores momentos antes, y algunas transacciones se ejecutaron a precios absurdos, desde tan solo un centavo o tan alto como $ 100,000. Esta acción comercial inusualmente errática sacudió a los inversores, especialmente porque ocurrió poco más de un año después de que los mercados se recuperaran de sus mayores caídas en más de seis décadas.

¿Contribuyó la «suplantación de identidad» a la caída de Flash?

¿Qué causó este extraño comportamiento? En un informe conjunto publicado en septiembre de 2010, la SEC y la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos atribuyeron la culpa a una única operación de programa de 4.100 millones de dólares realizada por un comerciante de una empresa de fondos mutuos con sede en Kansas. Pero en abril de 2015, las autoridades estadounidenses acusaron a un comerciante diario con sede en Londres, Navinder Singh Sarao, de manipulación del mercado que contribuyó al colapso. Los cargos llevaron al arresto de Sarao y posible extradición a Estados Unidos.

Sarao supuestamente usó una táctica llamada » spoofing «, que implica colocar grandes volúmenes de pedidos falsos en un activo o derivado (Sarao usó el contrato E-mini S&P 500 el día del Flash Crash) que se cancelan antes de que se llenen. Cuando aparecen órdenes falsas a gran escala en el libro de órdenes, dan a otros comerciantes la impresión de que existe un mayor interés de compra o venta que en la realidad, lo que podría influir en sus propias decisiones comerciales.

Por ejemplo, un spoofer puede ofrecer vender una gran cantidad de acciones de ABC a un precio que se aleja un poco del precio actual. Cuando otros vendedores se lanzan a la acción y el precio baja, el farsante cancela rápidamente sus órdenes de venta en ABC y compra las acciones en su lugar. Luego, el spoofer coloca una gran cantidad de órdenes de compra para aumentar el precio de ABC. Y después de que esto ocurra, el farsante vende sus tenencias de ABC, embolsándose una buena ganancia y cancela las órdenes de compra falsas. Enjuague y repita.

Muchos observadores del mercado se han mostrado escépticos ante la afirmación de que un día un comerciante podría haber provocado por sí solo un colapso que acabó con cerca de un billón de dólares del valor de mercado de las acciones estadounidenses en cuestión de minutos. Pero si la acción de Sarao realmente causó el Flash Crash es un tema para otro día. Mientras tanto, existen algunas razones válidas por las que la HFT algorítmica magnifica los riesgos sistémicos.

¿Por qué la HFT algorítmica amplifica el riesgo sistémico?

La HFT algorítmica amplifica el riesgo sistémico por varias razones.

• Intensificación de la volatilidad : en primer lugar, dado que hay una gran cantidad de actividad algorítmica de HFT en los mercados actuales, intentar superar a la competencia es un rasgo incorporado de la mayoría de los algoritmos. Los algoritmos pueden reaccionar instantáneamente a las condiciones del mercado. Como resultado, durante los mercados tumultuosos, los algoritmos pueden ampliar en gran medida sus diferenciales de oferta y demanda (para evitar verse obligados a tomar posiciones comerciales) o dejar de operar temporalmente por completo, lo que disminuye la liquidez y exacerba la volatilidad.
• Efectos dominó : dado el creciente grado de integración entre los mercados y las clases de activos en la economía global, un colapso en un mercado o clase de activos importante a menudo se propaga a otros mercados y clases de activos en una reacción en cadena. Por ejemplo, la caída del mercado inmobiliario estadounidense provocó una recesión mundial y una crisis de deuda porque las tenencias sustanciales de títulos de alto riesgo estadounidenses no solo estaban en manos de bancos estadounidenses, sino también de instituciones financieras europeas y de otro tipo. Otro ejemplo de tales efectos dominó es el impacto perjudicial de la caída de la bolsa de valores de China, así como el colapso de los precios del petróleo crudo, en las acciones mundiales desde agosto de 2015 hasta enero de 2016.
• Incertidumbre : el HFT algorítmico es un contribuyente notable a la volatilidad exagerada del mercado, que puede avivar la incertidumbre de los inversores a corto plazo y afectar la confianza del consumidor a largo plazo. Cuando un mercado colapsa repentinamente, los inversores se preguntan cuáles son las razones de un movimiento tan dramático. Durante el vacío de noticias que a menudo existe en esos momentos, los grandes operadores (incluidas las empresas de HFT) recortarán sus posiciones comerciales para reducir el riesgo, lo que ejercerá más presión a la baja sobre los mercados. A medida que los mercados bajan, se activan más stop-loss y este ciclo de retroalimentación negativa crea una espiral descendente. Si se desarrolla un mercado bajista debido a dicha actividad, la confianza del consumidor se ve sacudida por la erosión de la riqueza del mercado de valores y las señales de recesión que emanan de una importante caída del mercado.

Otros riesgos de la HFT algorítmica

• Algoritmos errantes: la velocidad deslumbrante a la que tiene lugar la mayoría de las operaciones algorítmicas de HFT significa que un algoritmo errante o defectuoso puede acumular millones en pérdidas en un período muy corto. Un ejemplo infame del daño que puede causar un algoritmo errante es el de Knight Capital, un creador de mercado que perdió $ 440 millones en un período de 45 minutos el 1 de agosto de 2012. Un nuevo algoritmo comercial en Knight realizó millones de transacciones defectuosas en aproximadamente 150 acciones, comprándolas al precio de «demanda» más alto y vendiéndolas instantáneamente al precio de «oferta» más bajo. (Tenga en cuenta que los creadores de mercado compran acciones de los inversores al precio de oferta y les venden al precio de oferta, siendo el diferencial su beneficio comercial. Para obtener más información, lea: Los conceptos básicos del diferencial de oferta y demanda ). Desafortunadamente, la hipereficiencia de HFT algorítmica, en la que los algoritmos monitorean constantemente los mercados en busca de este tipo de discrepancia de precios, significó que los comerciantes rivales se abalanzaron y se aprovecharon del dilema de Knight, mientras que los empleados de Knight intentaron frenéticamente aislar la fuente del problema. Para cuando lo hicieron, Knight había estado al borde de la bancarrota, lo que llevó a su eventual adquisición por Getco LLC.
• Grandes pérdidas de inversores : los cambios de volatilidad empeorados por el HFT algorítmico pueden acarrear enormes pérdidas a los inversores. Muchos inversores colocan de forma rutinaria órdenes de stop-loss en sus tenencias de acciones a niveles que distan un 5% de los precios de negociación actuales. Si los mercados bajan sin razón aparente (o incluso por una muy buena razón), estos stop-loss se activarían. Para colmo de males, si las acciones se recuperan posteriormente en poco tiempo, los inversores habrían incurrido innecesariamente en pérdidas comerciales y habrían perdido sus participaciones. Si bien algunas operaciones se revirtieron o cancelaron durante episodios inusuales de volatilidad del mercado como el Flash Crash y el fiasco de Knight, la mayoría de las operaciones no lo fueron. Por ejemplo, la mayoría de las casi dos mil millones de acciones que se negociaron durante el Flash Crash estaban a precios dentro del 10% de su cierre a las 2:40 PM (el momento en que comenzó el Flash Crash el 6 de mayo de 2010), y estas operaciones se mantuvieron. Solo alrededor de 20,000 transacciones, que involucraron un total de 5.5 millones de acciones que se ejecutaron a precios más del 60% fuera de su precio de las 2:40 pm, fueron canceladas posteriormente. Por lo tanto, un inversor con una cartera de acciones de $ 500,000 de blue-chips de EE. UU. Que tuviera un 5% de stop-loss en sus posiciones durante el Flash Crash probablemente estaría fuera de $ 25,000. El 1 de agosto de 2012, la NYSE canceló transacciones en seis acciones que ocurrieron cuando el algoritmo de Knight se estaba volviendo loco porque se ejecutaron a precios 30% por encima o por debajo del precio de apertura de ese día. La regla de «Ejecución claramente errónea» de la NYSE establece las pautas numéricas para revisar tales operaciones. (Ver: Los peligros del comercio de programas ).
• Pérdida de confianza en la integridad del mercado : los inversores comercian en los mercados financieros porque tienen plena fe y confianza en su integridad. Sin embargo, episodios repetidos de volatilidad inusual del mercado como el Flash Crash podrían sacudir esta confianza y llevar a algunos inversores conservadores a abandonar los mercados por completo. En mayo de 2012, la OPI de Facebook tuvo numerosos problemas tecnológicos y confirmaciones retrasadas, mientras que el 22 de agosto de 2013, Nasdaq dejó de cotizar durante tres horas debido a un problema con su software. En abril de 2014, cerca de 20.000 transacciones erróneas tuvieron que cancelarse debido a un mal funcionamiento de la computadora en las dos bolsas de opciones de IntercontinentalExchange Group en EE. UU. Otro gran estallido como el Flash Crash podría sacudir en gran medida la confianza de los inversores en la integridad de los mercados.

Medidas para combatir los riesgos de HFT

Con Flash Crash y Knight Trading «Knightmare» destacando los riesgos de HFT algorítmico, los intercambios y los reguladores han estado implementando medidas de protección. En 2014, Nasdaq OMX Group introdujo un «interruptor automático» para sus firmas miembro que interrumpiría la negociación una vez que se supere un nivel de exposición al riesgo preestablecido. Si bien muchas firmas de HFT ya tienen interruptores «kill» que pueden detener toda la actividad comercial en determinadas circunstancias, el interruptor Nasdaq proporciona un nivel adicional de seguridad para contrarrestar los algoritmos deshonestos.

Los interruptores automáticos se introdujeron después del » Lunes Negro » en octubre de 1987 y se utilizan para sofocar el pánico del mercado cuando hay una gran liquidación. La SEC aprobó reglas revisadas en 2012 que permiten que los disyuntores se activen si el índice S&P 500 cae un 7% (desde el nivel de cierre del día anterior) antes de las 3:25 p.m. EST, lo que detendría la negociación en todo el mercado durante 15 minutos. Una caída del 13% antes de las 3:25 pm provocaría otra parada de 15 minutos en todo el mercado, mientras que una caída del 20% cerraría el mercado de valores por el resto del día.

En noviembre de 2014, la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos propuso regulaciones para las empresas que utilizan el comercio algorítmico de derivados. Estas regulaciones requerirían que dichas empresas tengan controles de riesgo previos a la negociación, mientras que una disposición controvertida les exigiría que pongan a disposición del gobierno el código fuente de sus programas, si así lo solicita.

La línea de fondo

La HFT algorítmica tiene una serie de riesgos, el mayor de los cuales es su potencial para amplificar el riesgo sistémico. Su propensión a intensificar la volatilidad del mercado puede extenderse a otros mercados y avivar la incertidumbre de los inversores. Los episodios repetidos de volatilidad inusual del mercado podrían terminar erosionando la confianza de muchos inversores en la integridad del mercado.